把机器人训练从 GPU 搬到昇腾 NPU：启元 Q1 起身动作 PPO 训练全记录

小lo想吃棒棒糖

105人浏览 · 2026-11-07 15:19:56

小lo想吃棒棒糖 · 2026-11-07 15:19:56 发布

把机器人训练从 GPU 搬到昇腾 NPU：启元 Q1 起身动作 PPO 训练全记录

作者：叶毅翔（天津商业大学 · GewisLab）
平台：AtomGit CANNLab 云端昇腾 NPU 环境
关键词：启元 PrimeBot Q1 / 昇腾 Ascend 910 / torch_npu / PPO / MuJoCo / 具身智能

博客文档由 GewisLab leader lhwLHWjackl的个人 a小lo爱吃棒棒糖的博客代发，博客撰写叶毅翔同学

在真实的华为昇腾 NPU 上，用"CPU 物理仿真 + NPU 策略训练"的异构架构，完整跑通了启元 Q1 人形机器人起身（getUp）动作的 3000 轮 PPO 训练：

指标	训练开始	训练结束（第 3000 轮）
单步奖励 mean_rew	-1.54	2.24
回合回报 ep_ret	-53.5	153.7
回合长度 ep_len	21	68
吞吐 sps	~2.1 万	~2.77 万

全程 44 分钟，占用 NPU 0.74 卡时，稳态吞吐 2.8 万 env-step/s，与官方 GPU 训练结果（约 2.5 万 step/s）吻合。

一、背景：为什么要把训练搬到 NPU

启元 PrimeBot Q1 是一款面向个人与家庭场景的人形机器人，高约 88 cm、重约 16 kg、含 22 个自由度，售价约 19999 元起。它开放二次开发接口，硬件为双板结构：运动控制板用瑞芯微芯片，大脑板用 NVIDIA Jetson Orin；软件层基于 ROS2 + FastDDS。

问题在于：机器人的强化学习策略原本是绑死在 NVIDIA CUDA 生态上的，而团队手上只有昇腾 910 系列算力。于是有了这次迁移任务——把 PPO 策略网络的训练从 GPU 搬到昇腾 NPU。

先说两个重要的结论性判断：

昇腾缺的不是算力，而是物理仿真的软件生态。 MuJoCo 的 Warp 后端没有 NPU 版本，所以物理仿真必须留在 CPU。
SuperMimic 类项目跑不了昇腾。 全项目无 torch_npu，设备逻辑只接受 cpu/cuda，底层 warp-lang 是 CUDA-only。最终选用已完成昇腾适配的 q1-task-bench（q1_ascend）实现同一目标。

二、整体架构：CPU 仿真 + NPU 策略

整体是一套异构分工架构：CPU 侧跑物理仿真，NPU 侧跑神经网络，两侧每个训练步只做两次数据搬运。

在这里插入图片描述

架构要点：

左侧（CPU）：原生 MuJoCo 物理仿真，以多进程（spawn）方式并行跑 1024 个环境；Warp 无 NPU 后端，仿真固定在 CPU。
右侧（NPU）：Actor-Critic 策略网络 + PPO 优化，前向推理输出 22 维动作，反向传播算梯度，全部张量计算由 torch_npu 驱动。
每步两次拷贝：观测 obs（119 维）从 CPU 送到 NPU（H2D），动作 act（22 维）从 NPU 送回 CPU（D2H）。
设备抽象层：devices.py 按 PRIMEBOT_DEVICE > CUDA_VISIBLE_DEVICES > ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES > 回退 cpu 的优先级自动解析，业务代码无需改动；在没有 NPU 的机器上自动回退 CPU，保证同一份代码在任何环境都能跑。

一句话：仿真交给擅长得多的 CPU，策略交给算力更强的 NPU，中间只搬两次数据。

三、运行环境与版本矩阵

本次验证在 CANNLab 提供的 A3 规格 NPU 实例上完成：

项目	实测值
实例规格	ASCEND 1×NPU，40 vCPUs，240 GiB 内存
硬件型号	Ascend910_9362（64 GB HBM）
操作系统	Linux（aarch64）
Python	3.11.4
PyTorch	2.7.1+cpu
torch_npu	2.7.1.post4
MuJoCo	3.17.0
CANN	9.1.0 系列镜像
设备可见数	`torch.npu.device_count()` = 2

版本兼容说明：PyTorch、torch_npu、CANN 三者需保持同系列严格对应。本次镜像的 torch_npu 为 post4，与版本矩阵文档中的 post10 同属 2.7.1 系列，小规模与完整训练均正常，证明同系列兼容。

四、先验证 NPU 真的可用

启动训练前，先确认 NPU 不是"看得见"而是"能算"：

import torch
import torch_npu

print(torch.npu.is_available())      # True
print(torch.npu.device_count())      # 2
print(torch.npu.get_device_name(0))  # Ascend910_9362

同时用 npu-smi 确认硬件健康、HBM 占用正常、无异常进程。然后在 NPU 上跑一个矩阵乘法并 synchronize，验证算子计算与同步链路通畅。

运行中出现的 Permission mismatch UserWarning 与 NPUCachingAllocator padding size 提示均为无害告警，不影响训练结果。

五、核心：3000 轮起身动作训练

5.1 训练配置

参数	值
num_envs	1024
num_workers	32（1024 能被 32 整除）
max_iterations	3000
steps_per_env	24
device	npu:0
观测维度 OBS_DIM	119
动作维度 act_dim	22

5.2 训练曲线

下图为真实 train.csv 关键节点采样，双 Y 轴分别展示回合回报与单步奖励：

在这里插入图片描述

可以清楚看到两个阶段的上升：前 500 轮快速拉起来（机器人从"躺平"到能发力），中段进入平台期打磨细节，最后 500 轮再次冲刺，回合回报从 83 冲到 153.7——对应的是从"勉强撑起"到"稳定站住"的过程。

5.3 起点与终点对比

指标	第 1 步	第 3000 步
单步奖励 mean_rew	-1.54	2.24
回合回报 ep_ret	-53.5	153.7
回合长度 ep_len	21	68
吞吐 sps	约 2.1 万	约 2.77 万

回合长度从 21 步涨到 68 步是最直观的信号：早期机器人撑不起来、动作早早结束，后期能完整跟完整个起身序列。

5.4 资源与耗时

总耗时约 44 分钟，NPU 占用约 0.74 卡时。
稳态吞吐约 2.8 万 env-step/s，与仓库官方 GPU 结果（约 2.5 万 step/s）吻合，反向验证了昇腾适配的正确性。
训练每 50 步自动存档，CSV 实时 flush，中断也不丢数据。

5.5 训练产物

运行目录 logs/getup-full/2026-11-06_11-56-50/：

文件	说明
`args.yaml`	完整训练配置
`train.csv`	3000 行指标 + 9 项奖励分项
`model_3000.pt`	最终收敛策略权重
`model_best.pt`	最优策略权重

5.6 起身动作演示

通过 MuJoCo 离屏渲染对 350 帧起身参考动作逐帧回放，合成 640×480、50fps、时长 7 秒的 H.264 视频，完整呈现机器人从平躺、蜷缩翻身、半蹲撑起到完全站立的过程：

q1-getup-mujoco

视频文件为 video/q1-getup-mujoco.mp4，由 diagram-src/render_getup_video.py 离屏渲染生成。

六、协作流程：Fork → PR

所有代码改动通过个人 fork + Pull Request 提交，保证主干稳定、改动可评审：

在这里插入图片描述

本次实际提交：

个人 fork：https://atomgit.com/gcw_Gc5ycp3R/q1-task-bench
分支：fix/vec-env-obs-env-obs-dim
PR #1：修复 vec_env 测试中观测维度硬编码（122）的问题，统一使用 OBS_DIM（实际 119）。无冲突，等待团队审核。

几个容易被忽略的工程细节：

Git 身份使用 UTF-8 无 BOM 配置，避免中文用户名乱码；
凭据通过令牌（PAT）写入凭据管理器，不在命令行暴露敏感信息；
对外提交遵循"先 issue 后 PR"的团队约定。

七、如何训练一个新动作

跑通 getUp 之后，真正有价值的沉淀是：训练任意新动作时，无需改动训练脚本与 PPO 配置，只需换一个动作文件。

在这里插入图片描述

六个阶段：

阶段	核心动作	产出物
1 资产准备	把动作做成合格的 `.npz` 并回放校验	50fps npz
2 环境配置	设置 `Q1_XML`、`Q1_MOTION`，确认 NPU 可用	环境就绪
3 冒烟验证	小规模跑通，确认 device 是 npu:0	[DONE]
4 完整训练	放大规模训练到策略收敛	model + train.csv
5 评估部署	evaluate 定量评估，sim2sim 回放，导出 ONNX	eval.json + ONNX
6 沉淀协作	fork → PR，写文档，打包归档	可复用资产

核心认知：新动作"新"在一个参考动作文件（.npz）。训练"起身"就让 Q1_MOTION 指向 q1_getUp.npz，训练新动作就指向新 npz——训练代码一行不用改。

八、踩坑记录

这部分对复现的人最有价值：

spawn RuntimeError：多进程环境下主脚本缺少 if __name__ == "__main__" 保护，子进程重新导入时会递归创建进程。
长命令被终端拆分：复杂的内联 python -c 在 xterm 中易被截断，应写成独立 .py 再用短命令运行。
中文路径报错：MuJoCo C 库无法直接打开中文路径，需先切换到模型目录再用英文文件名。
SuperMimic 不支持 NPU：仅支持 cpu/cuda，不能用于昇腾训练。
torch.logcumsumexp 走 CPU fallback：个别算子在 NPU 上回退到 CPU，属正常现象。
NPU 奖励算子的 H2D/D2H 开销：环境规模较小时自定义 NPU 奖励算子未必更快，默认用 CPU 奖励，大规模环境才体现优势。
num_envs 必须能被 num_workers 整除，否则启动即报错。
指标出现 NaN/Inf：先查动作数据是否有异常帧、学习率是否过大，不要带着 NaN 继续训练。
NPU 相关 UserWarning（padding size、owner 提示等）多为镜像或分配器的无害提示。

九、复现指南

在 CANNLab WebIDE 终端中：

# 1. 设置模型与起身动作资产
export Q1_XML=/home/developer/primebot_rl_mjlab/src/assets/robots/q1_v3/xml/q1_v3_mc_without_scene.xml
export Q1_MOTION=/home/developer/primebot_rl_mjlab/src/assets/motions/q1/q1_getUp.npz

# 2. 进入项目目录
cd /mnt/workspace/q1-task-bench

# 3a. 小规模验证（约 1 分钟）
python3 scripts/run_getup_npu.py

# 3b. 完整训练（约 44 分钟，建议后台运行）
nohup python3 scripts/run_getup_full.py > full_train.log 2>&1 &

换动作只需把 Q1_MOTION 指向新的 .npz。

十、总结

在真实昇腾 NPU（Ascend910）上完整跑通了 Q1 起身动作的 PPO 训练，策略收敛，指标与官方 GPU 结果吻合。
验证了"CPU 物理仿真 + NPU 策略训练"异构架构的可行性与性能：44 分钟、0.74 卡时、2.8 万 env-step/s。
沉淀出"资产准备 → NPU 验证 → 完整训练 → 评估部署 → fork/PR 协作"的标准流程，可直接复用于后续任意新动作。

昇腾适配的真正门槛不在算力，而在软件生态的补齐——把 MuJoCo、PPO、设备抽象一层层对到 torch_npu 上。这一步走通之后，剩下的就是换 npz 文件而已。

附录：奖励函数与观测维度

奖励函数共 9 项：

类别	项目	说明
跟踪类	root_pos、root_ori、body_pos、body_ori、body_lin_vel、body_ang_vel	指数形式，衡量与参考动作的贴合度
约束类	action_rate（-0.1）	惩罚动作剧烈变化
约束类	joint_limit（-10）	惩罚关节越限
约束类	self_collision（-10）	惩罚自碰撞